基于GIS和遗传-粒子群的公路智能选线方法

为克服现有路线优化方法难以用于生产实践的缺点,提出了一种基于GIS(地理信息系统)和遗传-粒子群混合算法的方法,以辅助路线平面方案的选择。该方法以AutoCAD Map为平台,直接支持DWG格式地形图,实时获取路线所经区域的空间信息,为方案决策提供依据;优化算法采用一种遗传-粒子群优化算法,该算法在基本粒子群算法中加入遗传算法的交叉、变异算子,综合了遗传算法和粒子群优化算法的优点。数字试验的结果表明:该算法能很快收敛到最优解,达到最优解迭代次数为35次左右;该方法具备较好的寻优性能,适用于公路智能选线的实践。     

基于遗传算法的公路自动选线与安全评价方法

针对公路自动选线交点搜索区域有限、评价方法不足等问题，基于遗传算法，通过构建公路线形约束模型、公路自动选线优化模型及运行速度预测模型，实现了公路三维空间选线方案自动寻优与安全性评价。结果表明：1）基于遗传算法的公路自动选线与安全评价方法，可以在给定的设计区域、拟定的技术、经济和安全条件下，克服路线交点只能在给定断面寻优的不足，实现设计方案的自动收敛和优化。2）在考虑路线安全性条件下，可以保证路线交点在拟定的选线区域全局进行自动搜索，验证了基于遗传算法的公路自动选线方法的可行性，并提升了选线工作的效率。3）该方法可以实现以速度一致性为指标的道路线形安全性评价，提高了选线方案的安全性设计水平。本研究可为完善公路自动选线的理论基础，继续开展公路选线自动寻优方法的研究提供借鉴。     

多智能体技术在基于双库协同机制的知识发现KDD*模型设计中的应用

KDD^*模型是基于双库协同机制的知识发现新模型，是结构化数据挖掘领域研究的一个新的分支。为了进一步提高KDD^*的智能性，设计了一个基于Multi-agent技术的智能数据挖掘系统，利用多智能体技术，实现了数据预处理，数据挖掘，知识的自动获取，基础数据库与知识库的同步进化与协调，知识的评价与表示等功能。     

基于混合编码的粗粒度并行遗传算法在公路选线优化中的研究

首先分析公路选线设计中,采用计算机软件算法进行优化的必要性,指出由于公路选线优化上的行业特殊性,目前在提高计算效率中还存在局限性;提出一种基于混合编码的粗粒度并行遗传算法来进行公路选线优化,利用混合编码技术精简编码和子线程的通信量,利用粗粒度并行遗传算法提高多核心CPU的应用率,最终达到提高公路路线优化算法效率的目的。详细介绍了整个算法的原理和过程,并开发计算机软件系统应用到实际工程中;最后,在总结中认为,采用并行遗传算法来解决公路选线优化问题,是研究人工智能算法技术运用在公路选线优化领域中,最能提升效率并取得效果的一种途径。     

多目标非线性优化方法在公路选线中的应用

通过对传统公路选线方法的特点进行分析,提出多目标非线性优化方法,即利用方案网络图法构造路线的备选方案,建立符合公路选线特点的多目标非线性的优化模型,从而找到最优路线方案。通过对优化模型的分析,探讨优化模型的求解方法,提出约束法、分层序列法、评价函数法、逐步法等4种求解方法。对4种求解方法进行对比分析,结合公路选线影响因素众多的特点,认为约束法是解决优化问题的一种较为实用的方法。     

基于TGIS的旅游路线分析算法

结合GIS技术、 无向图的分析和Dijkstra算法的基本思想, 研究了基于TGIS系统的旅游路线分析算法. 该算法通过一定的假设和简化建立旅游路线分析模型, 利用旅游景点信息和公路信息生成旅游路线分析无向加权连通图. 在此基础上采用限定条件的穷举法并结合Dijkstra算法, 综合研究了基于TGIS系统的旅游路线分析算法, 该算法可以帮助游客进行最佳旅游路线分析.     

基于文化粒子群优化算法的矿井通风网络

以矿井通风网络的总功率最小为目标建立了矿井通风网络的非线性优化数学模型.针对模型中风量平衡和风压平衡的约束条件,采用外点罚函数法将其转化模型目标中的惩罚项.面向约束转化后模型,采用文化粒子群优化算法实现寻优.该算法在种群空间采用粒子群优化算法实现粒子进化;通过构建上层信度空间来挖掘进化过程中优势粒子的隐含信息,并以知识形式加以保存;最终通过影响函数,使知识作用于种群空间实现对粒子进化的引导.面向一个典型通风网络结构与其他智能优化方法优化结果比较可知,基于该算法获得的调风方案具有较小的总能耗,且能满足通风网络的需风量需求.     

Delaunay三角网构建DEM整体优化算法

针对现有的公路选线系统DEM(数字高程模型)的建立存在的效率低、速度慢、网形差和精度难以保证等问题,分析了同类算法的特点和缺陷,研究了影响约束数据域Delaunay三角剖分算法效率提高的因素,提出了基于约束数据域三角剖分的整体模型优化算法,讨论了基于该模型的DEM建立的方法、步骤和过程,以及道路表面模型与DEM拼合的方法和思路,并以公路定线实例对整体模型优化算法进行了验证.结果表明:基于约束数据域三角剖分的整体模型优化算法能很好地将公路设计表面模型和数字地面模型拼合成整体模型,且具有构网速度快、网形优和算法精度高等特点,在公路选线系统DEM模型建立方面具有明显的应用优势.     

基于TOPSIS-AHP的公路选线方法

为了从众多初步可行的公路路线方案中选择最佳方案,针对传统道路选线方法中以经济指标为主、定性分析多、定量分析少的缺点,建立了基于TOPSIS-AHP的路线方案比选模型.模型围绕公路项目自身特点建立决策指标体系,在改进的TOPSIS法中引入AHP法确定指标权重完成对各比选方案排序.该方法将定性指标和定量指标综合在一起量化研究.实例表明本文所提方法可行、有效.     

基于GIS公路选线方法探讨

通过对GIS的基础及公路线路设计任务的深入分析与比对，探索得出了基于GIS的公路线路选线原型系统，详细总结了选线专业制图功能，包括平面选线、纵断面设计、数字地模功能等。为今后深入研究基于GIS的公路选线方法奠定了一定的基础。